目录1. 背景2. 修复步骤2.1 图像灰度化,并进行高斯模糊2.2 对图像进行阀值处理2.3 查找轮廓2.4 利用存储的值了解表格的位置2.5 提取所有的水平线和垂直线2.6 合并垂直和水平的两个模版3. 完整代码 1. 背景如果大家在输入图像时,看到的第二行中的单元格线未完全链接,在表格识别种,由于单元格不是闭合的框,算法将无法识别和考虑第二行,本文提出的解决方案不仅适用于这种情况。它也适用
前段时间参加了一个表盘指针读数的比赛,今天来总结一下数据集一共有一千张图片:方法一:径向灰度求和基本原理:将图像以表盘圆心转换成极坐标,然后通过矩阵按行求和找到二值图最大值即为指针尖端导入需要用到的包import cv2 as cv import numpy as np import math from matplotlib import pyplot as plt import os图像预处理去
转载 2024-04-01 06:33:57
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文章目录一、原理二、代码实现1.提取人脸2.获取人脸的特征点人脸识别三、结果1.提取人脸效果2.提取特征值3.人脸预测四、总结五、参考 一、原理参考前面的博客基于OpenCv+Python+Dlib实现简单人脸数据采集二、代码实现1.提取人脸输入需要录制的人的姓名用来创建对应文件夹来保存图片,通过摄像头捕获到的图片进行人脸检测,当检测到人脸后用矩形进行标注。按下s键进行保存,ESC键盘退出。im
Java安装opencv下载源码https://github.com/opencv/opencv直接下载压缩包就可安装cmake和makeCMake和Make都是用于自动化编译和构建软件的工具,它们在软件开发中起着至关重要的作用。CMake:CMake是一个跨平台的构建系统,它可以生成Makefile文件或其他形式的构建文件,这些文件可以用于指导编译器如何编译和链接源代码。CMake的主要优点是它
最近想在Windows下搭建OpenCV环境,看大部分都是采用VC进行搭建,考虑到VC环境太大(N多GB),所以选择小巧开源的CodeBlocks。参考网上的一些资料,在CodeBlocks 20.03中安装好了OpenCV3.4.14版本,以下是环境搭建过程,供参考。1. 下载和安装CodeBlocks首先从网站下载CodeBlocks。https://www.codeblocks.org/do
轮廓检测    Canny 之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界,但是它并没有将轮廓作为一个整体    轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。直方图对比和模板匹配根据色彩的分布来进行匹配,以下包括:轮廓的查找、    表达方式、组织方式、绘制、特性、匹配。查找轮廓findContours 函数来查找检测物体的轮廓。find
转载 2023-09-26 11:19:42
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今天介绍一个正常表格检测方法,针对在本次项目中的另一个对象。这个算法采用的是opencv中的查找闭合轮廓的方法来确定是否为一个表格。但是这个方法很有很大的缺点,闭合轮廓里面是否为表格的准确性不好确定。---->Today I will introduce a normal table detection method for another object in this proj
转载 2024-02-11 11:58:42
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 import cv2 import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt """ 函数的格式为:kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts, flags) (1)data: 分类数据,最好是np.float32的数据,每个特征放一列。之所以是np.float32原
转载 2024-04-06 21:47:44
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上一篇文章中给出了一种对表格进行矫正的方法,但是只能用于只有一个表格的情况,对于有多个表格的情况的矫正的方法,将在这篇文章中给出。一, 函数的介绍(1)Homography(.....)函数返回映射关系H(3*3的矩阵)  CV_EXPORTS_W Mat findHomography( InputArray srcPoints, InputArray dstPoin
       今天在复习之前的OpenCV的学习内容时,发现自己对OpenCV的LUT这个函数理解得不是很透彻,研究了一上午终于是搞明白了,但自己在学习的时候发现对于这个函数的解释很少,现在把自己的理解分享出来,给大家一个参考。       首先看下我测试用的程序:#include <cv.h> #incl
转载 2024-04-03 14:31:04
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一、前言物体检测分类是一种机器学习任务,旨在识别图像或视频中的物体,并将其分为不同的类别。与传统的物体分类任务不同,物体检测分类不仅可以确定图像中物体的类别,还可以确定它们在图像中的位置和边界框。物体检测分类通常涉及以下步骤:数据收集和标注:收集包含不同类别物体的图像或视频数据,并进行标注,标注包括每个物体的类别和边界框信息。特征提取:使用图像处理和计算机视觉技术,从收集的图像中提取有用的特征。这
Haar级联由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化,一个图像的细节可能会变得不稳定。但是人们在分类时却不会受这些物理细节方面差异的影响。因此,提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。即:从图像中提取特征。虽然任意像素都可能影响多个特征,但特征应该比像素数少得多。由此两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧氏距离来度量。类Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每个类
文章目录前言一、函数介绍1、HoughLinesP2、HoughCircles3、findContours4、 drawContours二、演示1、GUI2、代码实现总结 前言越来越多的开发人员选择基于开源的Qt框架与OpenCV来实现界面和算法,其原因不单单是无版权问题,更多是两个社区的发展蓬勃,可用来学习的资料与例程特别丰富。以下是关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的HoughLin
转载 2024-08-21 14:01:04
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本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。为什么要检测坑洼?坑洼是道路的结构性指标,事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命,防止事故的发生,同时降低死亡率。一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统,该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构,来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库,该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑
基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征,而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素,这篇文章就针对于这几个重要的图像特征,研究它们在OpenCV中的用法,以及做一些简单的基础应用。一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测,并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致,而soble边缘检测是基于单一阈值的,我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值
转载 2024-02-23 11:41:48
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直线检测直线检测可以通过OpenCV的HoughLines和HoughLinesP函数来完成,它们仅有的差别是:第一个函数使用标准的Hough变换,第二个函数使用概率Hough变换,即只通过分析点的子集并估计这些点都属于一条直线的概率,这在计算速度上更快。函数原型:HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength
转载 2023-12-27 21:31:33
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简介  OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。   OpenCV的官方网址为:https://opencv.org/, 其Gi
转载 2024-04-22 14:45:26
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环境:Python3.8 和 OpenCV内容:Hough圆检测将直角坐标系中的一个圆映射为新坐标系中的一个点,对于原直角坐标系中的每一个圆,可以对应(a, b, r) 这样一个点,这个点即为新三维中的点。标准法实现步骤: 1.获取原图像的边缘检测图像;2.设置最小半径、最大半径和半径分辨率等超参数;3.根据转化后空间的圆心分辨率等信息,设置计数器N(a, b, r);4.对边缘检测图像的每个白色
转载 2023-12-02 21:01:28
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物体尺寸测量的思路是找一个确定尺寸的物体作为参照物,根据已知的计算未知物体尺寸。如下图所示,绿色的板子尺寸为220*300(单位:毫米),通过程序计算白色纸片的长度。目录1、相关库2、读图+图片预处理3、寻找轮廓4、找到参照物的轮廓,并且进行图像矫正5、结束 完整代码:实时实现物体尺寸计算代码: 1、相关库opencv-python==4.2.0.34numpy==1.21.6
转载 2023-07-16 19:28:43
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1、Opencv DNN1.1 opencv DNNOpenCV DNN githubDeep Neural Networks (dnn module)(opencv dnn 教程)TensorFlow Object Detection APIROS工程不使用ROS自带的OpenCVhttps://github.com/Smorodov/Multitarget-trackerhttps://git
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